temp_ab = temp_ab[np.argsort(temp_ab[:, 0])]

这是一个在 NumPy 中使用 argsort 函数的代码行。假设 temp_ab 是一个二维 NumPy 数组，每一行代表一个长度为 2 的向量，第一列是向量的 x 坐标，第二列是向量的 y 坐标。

`np.argsort(temp_ab[:, 0])` 会返回按照 temp_ab 的第一列（即 x 坐标）升序排列后，每个向量在原数组中的索引位置。也就是说，如果将这个返回值作为数组的索引，那么会得到一个按照 x 坐标排序的新数组。

`temp_ab[np.argsort(temp_ab[:, 0])]` 就是利用这个返回值，按照 x 坐标对 temp_ab 进行排序后的新数组。这行代码的作用是将 temp_ab 按照 x 坐标升序排列，得到一个新的数组。

相关问题

np.argsort(temp_ab[:, 0])

这是一个在 NumPy 中使用 argsort 函数的代码行。假设 temp_ab 是一个二维 NumPy 数组，每一行代表一个长度为 2 的向量，第一列是向量的 x 坐标，第二列是向量的 y 坐标。

`temp_ab[:, 0]` 表示获取 temp_ab 的第一列，即所有向量的 x 坐标。

`np.argsort(temp_ab[:, 0])` 会返回按照 temp_ab 的第一列（即 x 坐标）升序排列后，每个向量在原数组中的索引位置。也就是说，如果将这个返回值作为数组的索引，那么会得到一个按照 x 坐标排序后的新数组。

因此，`np.argsort(temp_ab[:, 0])` 的返回值是一个一维数组，其中包含了 temp_ab 每个向量按照 x 坐标排序后的索引位置。

contrast_a = np.take(temp_ab[1], indicesa)

`np.take()` 是一个从数组中提取元素的函数，它的使用方法如下：

numpy.take(a, indices, axis=None, out=None, mode='raise')

其中，`a` 是需要提取元素的数组，`indices` 是需要提取元素的索引，`axis` 是需要提取元素的轴，`out` 是输出数组，`mode` 是越界处理模式。

具体来说，`np.take()` 函数会按照 `indices` 中的索引，从 `a` 数组中提取对应的元素，然后将这些元素组成一个新的数组返回。如果 `indices` 中的某个索引超出了 `a` 数组的索引范围，则根据 `mode` 参数的不同采取不同的处理方式。

下面是一个示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
indices = [1, 0, 1, 0]
b = np.take(a, indices)
print(b)  # 输出 [2 1 2 1]

在上面的示例中，`np.take()` 函数将原数组 `a` 中按照 `indices` 中的索引提取元素，得到的结果是 `[2, 1, 2, 1]`。其中，`indices` 中的第一个索引是 1，表示提取 `a` 数组中第二行第一个元素，因此结果中的第一个元素是 2；`indices` 中的第二个索引是 0，表示提取 `a` 数组中第一行第一个元素，因此结果中的第二个元素是 1；以此类推。